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목차

국문요약 9

제1장 서론 11

제2장 배경 및 관련연구 14

2.1. 지능형 일정관리 에이전트 14

2.1.1. 대화형 에이전트 16

2.1.2. 사용자 모델링 18

2.2. 베이지안 네트워크 19

2.2.1. 베이지안 네트워크 파라메터 학습 21

2.2.2. Voting EM 알고리즘 21

제3장 제안하는 지능형 일정관리 에이전트 25

3.1. 대화관리 모듈 26

3.2. 베이지안 네트워크기반 사용자 모델링 29

3.2.1. 베이지안 네트워크 설계 30

3.2.2. 온라인 베이지안 네트워크 파라메터 학습 35

3.2.3. 학습 데이터 수집과 에이전트 모델 39

제4장 실험 결과 40

4.1. 일정관리 서비스 분석 40

4.1.1. 일정추가: 중복된 일정이 없는 경우 41

4.1.2. 일정추가: 중복된 일정이 있는 경우 41

4.2. 온라인 베이지안 네트워크 파라메터 학습 비교 실험 44

제5장 결론 49

참고 문헌 50

부록 55

A. 지능형 일정관리 에이전트의 명령어 집합 55

B. 상황에 따른 학습 데이터 수집과 에이전트 신뢰도 변경 56

Abstract 60

표목차

표 1. 지능형 에이전트의 특성 14

표 2. 에이전트와 사용자 간의 의사소통 분류 15

표 3. 사용자 모델링 방법 18

표 4. 문형 분류 27

표 5. 우선순위의 정도를 위한 변수 31

표 6. 일정의 중요도와 선호도를 위한 변수 32

표 7. 참가자 중요도와 참가자 선호도를 위한 변수 33

표 8. 참가자 추가에 따른 BN 구조 확장 규칙 34

표 9. 시간 선호도를 위한 변수 35

표 10. 신뢰도에 따른 에이전트의 행동 전략 40

표 11. 이벤트 데이터 생성 45

표 12. 일정 시작시간 결정 45

표 13. 일정별 참가 확률 46

표 14. 신뢰도 0.6을 넘는 시점 48

그림목차

그림 1. 일정관리를 위한 응용 어플리케이션 예 12

그림 2. 일정관리 에이전트의 구조 16

그림 3. 웹 사이트 소개에 적용된 대화형 에이전트 17

그림 4. 간단한 베이지안 네트워크 20

그림 5. 제안하는 일정관리 에이전트의 구조 25

그림 6. 대화관리 모듈의 동작 26

그림 7. "Who" 질문형 분류 오토메타 27

그림 8. 스크립트 파일 형식 28

그림 9. 베이지안 네트워크 설계과정 30

그림 10. BN 모델링: 일정의 우선순위 31

그림 11. BN 모델링: 일정의 중요도와 선호도 32

그림 12. BN 모델링: 참가자 중요도와 참가자 선호도 33

그림 13. BN 모델링: 일정에 대한 시간 선호도 35

그림 14. 제안하는 온라인 학습방법의 의사코드 38

그림 15. 일정추가 대화 예 41

그림 16. 낮은 신뢰도에서의 중복일정 처리 예 42

그림 17. 중간 신뢰도에서의 중복일정 처리 예 42

그림 18. 높은 신뢰도에서의 중복일정 처리 예 43

그림 19. BN 추론: 인태와의 점심약속 44

그림 20. BN 추론: 교수님과의 개별면담 44

그림 21. 일정 이벤트 진행에 따른 신뢰도 변화: 제안하는 학습방법 47

그림 22. 일정 이벤트 진행에 따른 신뢰도 변화: Voting EM 알고리즘 47

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